本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践,计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则,即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分,还有大量的细节隐藏在冰山之下。
本文将介绍,PolarDB-X Operator将在事务策略为XA事务或者TSO事务时,如何实现全局一致的任意时间点恢复,提出了基于两次心跳事务的恢复方案。
SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建(开放接入部分已在iLogtail开源),基于SLS 性能持续分析,将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验,助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。
本文为阿里云智能媒体服务IMS「云端智能剪辑」实践指南第6期,从客户真实实践场景出发,分享一些Timeline小技巧(AI_TTS、主轨道、素材对齐),助力客户降低开发时间与成本。
利用阿里云计算巢Appflow,通过控制台配置即可顺利将您自己开发或微调的大模型接入钉钉或其他通信软件群聊,帮您解决以下各类场景的模型调用需求: 1. 在钉钉群接入自己微调的领域大模型做问答或智能答疑; 2. 微调后的大模型在钉钉群或其他群聊中共同测试效果 3. …
在日常的开发工作中,为了程序的健壮性,大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。